Coleta de dados de mercado de trabalho com o Python

Para realizar uma análise de conjuntura completa, é crucial dominar a habilidade de coletar dados sobre o Mercado de Trabalho. Esse processo pode ser facilitado utilizando o Python, sendo possível importar os dados direto do SIDRA. No post de hoje, mostraremos como é possível realizar essa coleta de forma reprodutível e automática.

Antes de tudo, é necessário escolher as tabelas do SIDRA dos indicadores que se deseja analisar. Aqui buscaremos a tabela 6318, que diz respeito a " Pessoas de 14+ anos (Mil pessoas): ocupados/desocupados na Força de trabalho". Existem diversas outras tabelas interessantes que entregam informações preciosíssimas sobre o Mercado de Trabalho, e que podem ser coletadas utilizando o mesmo método aqui praticado.

Para coletar os dados do SIDRA utilizaremos a biblioteca {sidrapy}, que através dos códigos dos parâmetros oferecidos pela API da plataforma, permite importar os dados para o Python.

Pessoas de 14+ anos (Mil pessoas): ocupados/desocupados na Força de trabalho: "/t/6318/n1/all/v/1641/p/all/c629/all"

Realizamos essa busca na seguinte URL:  https://sidra.ibge.gov.br/tabela/6318, escolhendo os parâmetros de interesse na plataforma e buscando a API em "Links para Compartilhar" no final da página.

Com isso, construímos o código no Python.

Quer saber mais?

Veja nossos cursos de Macroeconomia através da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O papel da credibilidade do Banco Central na desinflação da economia

O objetivo deste trabalho é mensurar a credibilidade da política monetária brasileira através de diferentes métricas e verificar empiricamente se uma maior credibilidade contribui para a redução da inflação. Realizamos a modelagem econométrica usando o pacote {systemfit} disponível na linguagem. Ao fim, criamos um relatório reprodutível com a combinação Quarto + R.

Análise de Criptomoedas com Python

Aprenda a estruturar um pipeline de dados financeiros com Python. Ensinamos a construção de um dashboard automatizado para coleta, tratamento e visualização de criptomoedas via API.

Como Construir um Monitor de Política Monetária Automatizado com Python?

Descubra como transformar dados do Banco Central em inteligência de mercado com um Monitor de Política Monetária Automatizado. Neste artigo, exploramos o desenvolvimento de uma solução híbrida (Python + R) que integra análise de sentimento das atas do COPOM, cálculo da Regra de Taylor e monitoramento da taxa Selic. Aprenda a estruturar pipelines ETL eficientes e a visualizar insights econômicos em tempo real através de um dashboard interativo criado com Shiny, elevando o nível das suas decisões de investimento.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.